class SegmentationMetric(object): def __init__(self, numClass): self.numClass = numClass self.confusionMatrix = np.zeros((self.numClass,) * 2) # 混淆矩阵（空） def pixelAccuracy(self): # return all class overall pixel accuracy 正确的像素占总像素的比例 # PA = acc = (TP + TN) / (TP + TN + FP + TN) acc = np.diag(self.confusionMatrix).sum() / self.confusionMatrix.sum() return acc def classPixelAccuracy(self): # return each category pixel accuracy(A more accurate way to call it precision) # acc = (TP) / TP + FP classAcc = np.diag(self.confusionMatrix) / self.confusionMatrix.sum(axis=1) return classAcc # 返回的是一个列表值，如：[0.90, 0.80, 0.96]，表示类别1 2 3各类别的预测准确率

这段代码是用于计算图像分割模型的评价指标的类。其中，numClass表示类别数，confusionMatrix是混淆矩阵。

pixelAccuracy方法用于计算所有类别的像素准确率，即正确的像素占总像素的比例，公式为：PA = acc = (TP + TN) / (TP + TN + FP + TN)，其中TP表示真正例，TN表示真反例，FP表示假正例，FN表示假反例。

classPixelAccuracy方法用于计算每个类别的像素准确率，即精度，公式为：acc = (TP) / (TP + FP)，其中TP表示真正例，FP表示假正例。

该方法返回一个列表值，表示每个类别的预测准确率。例如[0.90, 0.80, 0.96]表示类别1、2、3的预测准确率分别为0.90、0.80和0.96。

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class EM(object): def __init__(self, addr, port=28808, nf='XGW-U'): self.__addr = addr self.__port = port self.__nf = nf self.__username = "" self.__password = "" self.__token = "" self.__login_time = 0 self.nf_name = '' self.version = '' self.cookie = '' self.object_id = '' self.url = '' self.pkgname = '' self.type = '' self.csarId = '' self.jobId = '' self.task_name = '' self.upgrade_task_id = '' self.rollback_task_id = '' self.retry_cnt = {}

这是一个名为EM的类，用于管理与某个地址和端口的设备的通信。它具有一些私有属性和一些公共属性，包括地址（addr）、端口（port）、nf（nf）、用户名（username）、密码（password）、令牌（token）等。它还具有一些与任务相关的属性，例如任务ID（jobId）和任务名称（task_name）等。

类中的方法还没有完全给出，但可以看到它具有一个初始化方法`__init__`，用于初始化类的属性。其他方法可能在后续代码中给出。

请问还有什么其他问题吗？

class DSFANet(object): def __init__(self, num=None): self.num = num self.output_num = 6 self.hidden_num = 128 self.layers = 2 self.reg = 1e-4 self.activation = tf.nn.softsign self.init = tf.initializers.he_normal()

这是一个 Python 代码段，用于初始化 DSFANet 类的实例。它定义了一些参数，包括 num、output_num、hidden_num、layers、reg、activation 和 init。这些参数将用于构建 DSFANet 模型。